（python源码）基于图注意力模型（GAT）的交通网络流量预测算法实现

基于图注意力模型（GAT）的交通网络流量预测算法是一种结合了图神经网络和注意力机制的预测方法，专门用于处理交通网络流量数据。以下是对这种算法的介绍： 1. 算法背景 交通网络流量预测是智能交通系统中的重要组成部分，对于城市交通规划、交通管理和决策支持具有重要意义。然而，由于交通网络具有复杂的拓扑结构和动态性，传统的预测方法往往难以准确捕捉交通流量的变化趋势。因此，研究者们开始探索基于图神经网络的方法来处理交通网络流量数据。 2. 图注意力模型（GAT）简介 图注意力模型（GAT）是一种基于图神经网络的模型，通过在节点之间引入注意力机制，使得模型能够更好地捕捉节点之间的关系和特征信息。具体来说，GAT通过将节点的特征信息进行线性变换，并使用权重对邻居节点的特征信息进行加权求和，得到当前节点的特征信息。这种加权求和的过程就是一种注意力机制，其中权重是由节点之间的关系决定的。